朱嘉儀

摘要：近幾十年來，電力工業(yè)持續(xù)發(fā)展，電網(wǎng)結(jié)構(gòu)也在不斷改變，新能源發(fā)電也取得了很大的進(jìn)步，隨著分布式電源大規(guī)模并入電網(wǎng)，需要對配電網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化重構(gòu)來降低系統(tǒng)網(wǎng)損、消除負(fù)荷過大的現(xiàn)象、平衡負(fù)荷和提高電能質(zhì)量指標(biāo)等^[1]，而傳統(tǒng)的重構(gòu)方法將不再適用。本文以網(wǎng)損最小為目標(biāo)函數(shù)，通過改進(jìn)得出的加權(quán)二進(jìn)制量子粒子群算法對含分布式電源的配電網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)，在IEEE-33節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行仿真，結(jié)果驗證了該算法的可行性。

關(guān)鍵詞：分布式電源;量子粒子群算法;配電網(wǎng)重構(gòu);降低網(wǎng)損

1 引言

我國的電力工業(yè)發(fā)展迅速，隨著電源結(jié)構(gòu)的不斷調(diào)整，越來越多的分布式電源并入配電網(wǎng)，這種運(yùn)行方式會使配電網(wǎng)的潮流、電壓偏移和網(wǎng)損等方便均發(fā)生改變，且分布式電源的容量、接入位置和類型等都會對配電網(wǎng)造成影響^[2]，通過對配電網(wǎng)進(jìn)行重構(gòu)可以有效減小網(wǎng)損，提高電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和安全性。

2算法及改進(jìn)

與粒子群算法相比，量子粒子群算法的特點(diǎn)是種群中的粒子量子化，在進(jìn)化過程中不能同時確定粒子的速度與位置，并且量子粒子群算法只能考慮位置公式^[3]。

2.1 量子粒子群算法

在D維解空間中，量子粒子群算法的種群由M個目標(biāo)函數(shù)的解組成，表示第i個粒子在時間t時刻所在的位置：

（2-1）

粒子的表現(xiàn)形式僅有位置向量，個體最好位置為，群體的全局最好位置為，。該式中，g表示的就是全局最好位置對應(yīng)的下標(biāo)，。

粒子個體最好位置的公式如下：

（2-2）

聯(lián)立公式（2-1）和（2-2）可得種群的全局最佳位置，如公式（2-3）所示：

（2-3）

（2-4）

量子粒子群算法需要引入波函數(shù)來描述粒子的位置，其中通過求解所有個體平均最好位置得到，。粒子位置更新方程如下：

（2-5）

式中，表示的是第i粒子的位置，u為[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)，且服從均勻分布，p、分別代表的是局部吸引子和粒子的搜索范圍，是得到粒子進(jìn)化方程的關(guān)鍵，搜索范圍如下：

（2-6）

表示收縮-擴(kuò)張系數(shù)，表示如下：

（2-7）

式中，分別指的是最大迭代次數(shù)與當(dāng)前迭代次數(shù);為收縮-擴(kuò)張系數(shù)的初始值，為收縮-擴(kuò)張系數(shù)的終值。一般選值由1線性遞減至0.5。

粒子i在第t次迭代中第d維局部吸引子的表達(dá)式如下：

（2-8）

粒子的平均最好位置為：

（2-9）

進(jìn)而可得出QPSO的粒子進(jìn)化方程有：

（2-10）

式中：表示所有粒子個體最優(yōu)位置的平均，N為粒子數(shù);為第i個粒子在第t+1次迭代中第d維的位置，即粒子第t+1次更新的位置;表示整個群體中最優(yōu)粒子的位置;

2.2 改進(jìn)的量子粒子群算法

（1）編碼的改進(jìn)

量子粒子群算法的可以相對精確地求解連續(xù)型的目標(biāo)函數(shù)，但是處理起離散型目標(biāo)函數(shù)的問題就不夠精確^[4]。利用二進(jìn)制編碼0或1來描述粒子的位置，用 Sigmoid函數(shù)將粒子的位置限制在范圍內(nèi)：

（2-11）

通過二進(jìn)制編碼后粒子位置可更新為：

（2-12）

式中：為隨機(jī)選取的之間的任意數(shù)。

（2）加權(quán)更新

式（2-9）可用如下形式描述：

（2-13）

式中：。

由式（2-12）、（2-13）可得二進(jìn)制量子粒子群算法，該算法中的權(quán)重相等，體現(xiàn)不出最好粒子的優(yōu)勢，需要對粒子的進(jìn)行更新，即更新式中的權(quán)重，使其由每個粒子的本身狀態(tài)決定，改進(jìn)后的如式（2-14）：

（2-14）

式中：為粒子i的歷史最優(yōu)適應(yīng)度值。由此可使算法的搜索性增強(qiáng)、多樣性增加，并可以充分發(fā)揮最好粒子的領(lǐng)導(dǎo)作用，提高收斂速度。

由式（2-14）可得更新后的粒子的平均最好位置，如下式：

（2-15）

3 仿真分析

本文將選擇四種節(jié)點(diǎn)類型的分布式電源接入IEEE-33節(jié)點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，將原始網(wǎng)絡(luò)與用BPSO算法、BQPSO算法和WBQPSO算法進(jìn)行重構(gòu)后的結(jié)果比較。

接入分布式電源分別為：PQ型，P=300kW，Q=120kvar;PI型，P=200kW，V=1.00;PV型，P=150kW，I=30A;PQ（V）型，P=150kW。接入位置為PQ-9，PV-17，PI-23，PQ（V）-29。將粒子數(shù)設(shè)定為20，學(xué)習(xí)因子，。

圖5-1 接入四種DG的算法收斂特性和重構(gòu)后節(jié)點(diǎn)電壓比較曲線

由圖可知，WBQPSO算法迭代10即可收斂，并能得到最小網(wǎng)損。說明該算法在減小網(wǎng)損方面是優(yōu)于其他兩個算法的，且收斂性能好，能得到最優(yōu)解。三種算法對提高含分布式電源的配電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)電壓都有較好的效果，原始網(wǎng)絡(luò)在接入分布式電源容量為800kW時，使用WBQPSO算法重構(gòu)后的網(wǎng)損為130.61kW，最低節(jié)點(diǎn)電壓為0.94248pu，與未用算法進(jìn)行重構(gòu)的原始網(wǎng)絡(luò)相比，網(wǎng)損下降了41.24%，節(jié)點(diǎn)電壓上升了4.35%。其各方面的性能都優(yōu)于BPSO算法和BQPSO算法，有非常優(yōu)秀的收斂速度和搜索能力。

4 總結(jié)

本文采用加權(quán)的二進(jìn)制量子粒子群算法，在基于降低網(wǎng)損的目標(biāo)函數(shù)下^[5]，對含分布式電源的配電網(wǎng)進(jìn)行了優(yōu)化重構(gòu)，并進(jìn)行仿真驗證了算法的可行性，有效降低了配電網(wǎng)的網(wǎng)損，提高了配電網(wǎng)的安全性和經(jīng)濟(jì)性^[6]。

參考文獻(xiàn)

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